Értékelés:
DeGroot és Schervish „Integrált bevezetés a bayesi és frekventista statisztikába” című könyve átfogó forrás a valószínűségszámítás és a statisztika elsajátításához, különösen a bayesi szemszögből. Míg a könyvet dicsérik világos felépítése, számos példája és a matematikai alapképzettséggel rendelkező hallgatók számára való hozzáférhetősége miatt, kritikával is illetik száraz bemutatása, a számítógépes kódolási példák elégtelen integrálása, valamint néhány probléma a papírkötéses kiadás nyomdai minőségével és a felhasználói korlátozásokkal kapcsolatban.
Előnyök:⬤ Mind a bayesi, mind a frequentista statisztika alapos lefedettsége.
⬤ A számtani és lineáris algebrai háttérrel rendelkezők számára is hozzáférhető.
⬤ Erős példák és gyakorlatok, amelyek elősegítik a megértést.
⬤ Jó pedagógiai megközelítés, motiváló példákkal kezdve.
⬤ A fogalmak integrált kezelése ahelyett, hogy a témákat külön-külön kezelné.
⬤ Néhány olvasó száraznak és kevéssé inspirálónak találja az előadást.
⬤ A számítógépes kódpéldák hiánya kihívássá teszi a haladó témák megértését.
⬤ A paperback kiadás nyomdai minősége rossz, és hiányoznak az ismert hibák javításai.
⬤ Nehézségek az e-book verzióval a korlátozó DRM irányelvek és kompatibilitási problémák miatt.
⬤ Egyes tartalmak terjedelmesek és összefüggőek lehetnek, ami összezavarhatja az új tanulókat.
(51 olvasói vélemény alapján)
Probability and Statistics: Pearson New International Edition
A nagyra becsült szöveg átdolgozása a klasszikus és a Bayes-módszerek kiegyensúlyozott megközelítését mutatja be, és most már tartalmaz egy fejezetet a szimulációról (beleértve a Markov-lánc Monte Carlo és a Bootstrap módszert), a lineáris modellek reziduális elemzésének lefedettségét, valamint számos valós adatokat használó példát.
Előfeltétel a számtan, és előny a vektorok és mátrixok fogalmainak és elemi tulajdonságainak ismerete.
© Book1 Group - minden jog fenntartva.
Az oldal tartalma sem részben, sem egészben nem másolható és nem használható fel a tulajdonos írásos engedélye nélkül.
Utolsó módosítás időpontja: 2024.11.13 21:05 (GMT)